LangChain 推出 LangSmith Fleet 代理授权机制：区分助手与爪爪两种模式

核心要点

• 授权模式更新：LangSmith Fleet 正式引入两种不同的代理授权类型。
• 助手模式 (Assistants)：该模式下，代理将使用最终用户自身的凭据进行操作。
• 爪爪模式 (Claws)：该模式下，代理将使用一组预设的固定凭据进行操作。
• 应用场景区分：通过区分用户凭据与固定凭据，提升了代理执行任务时的灵活性。

详细分析

助手模式：基于用户身份的动态授权

在 LangSmith Fleet 的“助手（Assistants）”授权模式中，核心逻辑在于身份的透传。这意味着当 AI 代理代表用户执行特定任务（如访问私有数据或调用受限 API）时，它所使用的身份凭据直接来源于最终用户。这种方式确保了操作的合规性与个性化，使得代理能够严格在用户的权限范围内活动，适用于需要高度定制化和用户级安全控制的场景。

爪爪模式：基于固定凭据的标准化授权

与助手模式不同，“爪爪（Claws）”授权模式采用的是一套固定的凭据集。在这种模式下，无论哪个用户触发了代理，代理都将使用预先配置好的统一身份进行后端交互。这种模式更适合执行通用型任务、系统级操作或是在不需要区分个体用户权限的环境下运行，为开发者提供了更简便的凭据管理方式，减少了处理复杂用户授权链路的成本。

行业影响

LangChain 此次推出的双重授权机制，解决了 AI 代理在实际落地中的关键安全与合规痛点。通过明确区分“用户凭据”与“固定凭据”，开发者可以根据业务需求更精准地配置代理权限。这不仅推动了 AI 代理在企业级应用中的标准化进程，也为未来更复杂的代理协作网络（Multi-agent systems）提供了基础的身份验证框架，有助于提升 AI 应用的整体安全性与可控性。

常见问题

问题：助手（Assistants）模式的主要优势是什么？

助手模式的主要优势在于它能确保 AI 代理的操作权限与最终用户完全一致。通过使用用户自己的凭据，可以有效防止越权操作，并能根据不同用户的权限提供个性化的服务结果。

问题：什么情况下应该选择爪爪（Claws）授权模式？

当代理执行的任务不依赖于特定用户的私有权限，或者需要使用统一的服务账号进行 API 调用时，应选择爪爪模式。这种模式简化了凭据的分发与管理，适用于后台自动化任务或公共服务场景。